设置彩条范围在matplotlib

Question

我有以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt 

cdict = { 
    'red' : ((0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)), 
    'green': ((0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)), 
    'blue' : ((0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45)) 
} 

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024) 

plt.clf() 
plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm) 
plt.loglog() 
plt.xlabel('X Axis') 
plt.ylabel('Y Axis') 

plt.colorbar() 
plt.show() 

因此，这会产生在轴X对y的值“V”的曲线图，使用指定的颜色表。的X和Y轴是完美的，但是V的min和max之间的传播颜色表我想强制颜色映射到范围0和1之间

我想用的：

plt.axis(...) 

设置坐标轴的范围，但这只需要X和Y的最小值和最大值的参数，而不是色彩图。

编辑：

为了清楚起见，假设我有一个图表，其值范围（0 ... 0.3），而另一个图表，其值（0.2〜0.8）。

在这两个图中，我都希望颜色条的范围是（0 ... 1）。在这两张图中，我希望使用上面所有的cdict全部范围来使这个范围的颜色相同（因此在这两个图中的0.25将是相同的颜色）。在第一张图中，0.3到1.0之间的所有颜色将不会在图中显示，但会在侧面的色彩键中显示。另一方面，0到0.2之间的所有颜色，以及0.8到1之间的所有颜色都不会在图中显示，但会在侧面的颜色栏中显示。

Answer 1

使用vmin和vmax强制颜色的范围。这里有一个例子：

import matplotlib as m 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

cdict = { 
    'red' : ((0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)), 
    'green': ((0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)), 
    'blue' : ((0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45)) 
} 

cm = m.colors.LinearSegmentedColormap('my_colormap', cdict, 1024) 

x = np.arange(0, 10, .1) 
y = np.arange(0, 10, .1) 
X, Y = np.meshgrid(x,y) 

data = 2*(np.sin(X) + np.sin(3*Y)) 

def do_plot(n, f, title): 
    #plt.clf() 
    plt.subplot(1, 3, n) 
    plt.pcolor(X, Y, f(data), cmap=cm, vmin=-4, vmax=4) 
    plt.title(title) 
    plt.colorbar() 

plt.figure() 
do_plot(1, lambda x:x, "all") 
do_plot(2, lambda x:np.clip(x, -4, 0), "<0") 
do_plot(3, lambda x:np.clip(x, 0, 4), ">0") 
plt.show() 

Answer 2

不知道这是最优雅的解决方案（这是我用什么），但你可以扩展您的数据为0的范围为1，然后修改颜色条：

import matplotlib as mpl 
... 
ax, _ = mpl.colorbar.make_axes(plt.gca(), shrink=0.5) 
cbar = mpl.colorbar.ColorbarBase(ax, cmap=cm, 
         norm=mpl.colors.Normalize(vmin=-0.5, vmax=1.5)) 
cbar.set_clim(-2.0, 2.0) 

随着两不同的限制可以控制颜色条的范围和图例。在此示例中，只显示-0.5至1.5之间的范围，而颜色图覆盖-2至2（因此，这可能是您在缩放之前记录的数据范围）。

因此，不是缩放颜色映射，而是缩放数据并使颜色条适合该颜色条。

Answer 3

使用CLIM功能（相当于MATLAB CAXIS功能）：

plt.pcolor(X, Y, v, cmap=cm) 
plt.clim(-4,4) 
plt.show()